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Inteligencia Artificial y Customer Journey

Inteligencia Artificial: optimiza el Customer Journey mediante Machine Learning

Mapear el Customer Journey, desde los momentos previos hasta los posteriores a la compra, es indispensable para no caer en hipótesis y conclusiones engañosas sobre el comportamiento de los clientes. Cuando las empresas se enfocan en ese recorrido, logran disminuir los pain points o puntos de dolor y proporcionar experiencias gratificantes que aumentan el engagement y la fidelización. 

Pero optimizar ese viaje requiere de herramientas que permitan ejecutar acciones eficaces y eficientes, de modo proactivo. E indudablemente, una de las más valiosas es la Inteligencia Artificial (IA), que comprende una serie de tecnologías y disciplinas de tremenda utilidad, como el Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático, cuyas raíces están en la estadística.

Este campo engloba un proceso donde sistemas computacionales adquieren la capacidad de aprender, usando datos, modelos y algoritmos. Ello es lo que eleva las oportunidades para impulsar mejores estrategias centradas en el cliente y optimizar su viaje hasta la etapa de posventa.

Veamos todo con mayor detención.

Reconocimiento de patrones a partir de datos

La interacción del cliente con una marca ocurre en varios puntos de contacto y suele ser zigzagueante. Este avanza, retrocede y alterna diversas opciones, siguiendo los caminos de diferentes usuarios a través del Customer Journey. Eso aporta un buen grado de dificultad al momento de identificar al prototipo adecuado en cada etapa del viaje, para predecir el próximo comportamiento.

En otras palabras, las empresas se enfrentan a un gran volumen de datos heterogéneos y en tiempo real, provenientes de múltiples fuentes. Y frente a ese grado de complejidad, se requieren herramientas sofisticadas como el Machine Learning. 

Mediante él se puede entrenar un modelo matemático adaptativo, creado por científicos de datos, que extraiga los patrones y relaciones, presentes en la data. Además, el abanico de modelamientos es bien variado dando paso, por ejemplo, a predicciones sobre:

  • La fuga de los clientes, lo que permite actuar proactivamente para retenerlos y fidelizarlos.
  • La rentabilidad potencial y actual de estos, asunto clave para orientar los recursos y saber hacia dónde dirigir las campañas digitales con el fin de aumentar este indicador a largo plazo.

Así, entonces, con el ML es posible comprender en profundidad el camino seguido por los clientes. Cuestión indispensable para predecir lo que se necesita, hacer las comparaciones necesarias con información real y adoptar decisiones más focalizadas que beneficien a la marca y a sus consumidores.

Menos costos, mayor productividad y seguridad

Las tareas manuales de administración y mantención de las databases son asuntos del pasado gracias a la IA. Al proveer un entorno automatizado, esas acciones rutinarias se anulan o reemplazan por actividades con una menor carga de trabajo, un rendimiento considerablemente más elevado y una mayor seguridad en cuanto al tratamiento y protección de los datos.

Esto último es fundamental cuando hablamos de Inteligencia Artificial. Trabajar con ella para convertirla en un aliado digital y, sobre todo, brindar experiencias notables a los clientes; obliga a operar dentro de un marco ético y legal. Una compañía responsable, que valora y respeta a sus consumidores, no puede descuidar este asunto ni mucho menos hacer un uso indiscriminado de la información que alimenta sus campañas o acciones comerciales.

 Esa es la esencia para que el empleo de plataformas o tecnologías basadas en ML no solo opere a favor de las empresas, sino que también de sus clientes. Por lo demás, una correcta gestión de datos también potencia la productividad y cuando ello ocurre, bajan los costos y se maximiza el ROI.

¿Cómo afecta esto al recorrido del consumidor?

  • Construyes un vínculo basado en la confianza.
  • La automatización te hace ganar tiempo y recursos para crear campañas oportunas y efectivas.
  • Fidelizas y se elevan las posibilidades de generar promotores orgánicos.

Coordinación omnicanal

Dijimos que el Customer Journey está conformado por varias fases y también por el viaje a través distintos canales, que varían según el tipo de usuario y la naturaleza de la marca. Pues bien, la transición hacia la Inteligencia Artificial y, especialmente, hacia el Aprendizaje Automático, abre el panorama para visibilizar y comprender cuáles son las vías de interacción más eficientes.

En concreto, el potencial analítico y predictivo del ML permite identificar los mejores puntos de contacto para coordinar la comunicación omnicanal (email, redes sociales, SMS, aplicaciones móviles, etcétera). De ese modo, podrás adaptar los contenidos a la experiencia del cliente, nutriéndolo a lo largo de la pre y posventa por canales complementarios. Estrategia que es posible de implementar mediante Fidelizador.

¿Cómo tratar los datos para usarlos en Machine Learning?

La procedencia de estos es diversa. Pueden almacenarse en hojas de cálculo como Google Sheets o Excel, logs de acceso, sistemas CRM, databases, etcétera. El asunto es que tenerlos en distintos entornos o incluso en uno solo, pero separados en tablas relacionales, no es el formato de entrada ideal para los algoritmos de Machine Learning. Lo óptimo es una base de datos independiente o autónoma.

Mediante ella es posible gestionar una data de modo eficiente y seguro, que no sea susceptible a errores humanos, se actualice y autorepare. Condiciones absolutamente esenciales, teniendo en cuenta la acelerada velocidad y gran cantidad de datos disponibles para las compañías.

Ahora, ¿cuáles son los datos útiles? Depende de lo objetivos que cada empresa defina. Por ejemplo, supongamos que se necesita saber cuáles clientes son proclives a querer renovar un plan de entrenamiento online el próximo mes. En ese caso será útil disponer de datos como la edad, el género, la antigüedad como clientes, el programa preferido para entrenar, etcétera. 

Y, por supuesto, también es necesario un registro histórico de esos datos tal que este proceso de Inteligencia Artificial pueda basar su entrenamiento en ellos, de manera continua. Así tendrán un poderoso aliado para dar fluidez al Customer Journey, aumentar tu liderazgo y lograr que los clientes vivan una experiencia formidable.

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